Comment ajouter une ligne d'en-tête à un Pandas DataFrame

  1. Ajoutez une ligne d’en-tête en la passant directement dans la méthode Dataframe
  2. Ajoutez une ligne d’en-tête en utilisant dataframe.columns
  3. header ajouter sans remplacer le header actuel
  4.  Ajouter une ligne header en ajoutant à dataframe lors de la lecture des fichiers csv

Nous allons présenter la méthode pour ajouter une ligne d’en-tête à un DataFrame de pandas, et des options comme le passage de noms directement dans le DataFrame ou l’attribution directe des noms de colonnes dans une liste à la méthode DataFrame.columns.

Nous allons également introduire l’en-tête d’ajout Pandas dataframe sans remplacer l’en-tête actuel. En d’autres termes, nous allons simplement déplacer l’en-tête actuel vers le bas et l’ajouter à la dataframe comme un autre enregistrement.

Nous allons également examiner l’exemple de comment ajouter une ligne d’en-tête à une dataframe lors de la lecture de fichiers csv.

Ajoutez une ligne d’en-tête en la passant directement dans la méthode Dataframe

Nous allons passer header directement à dataframe en utilisant l’argument columns.

Considérons le code suivant:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns =["a", "b", "c", "d"])
print(df)

Production:

   a  b  c  d
0  4  4  4  0
1  8  1  2  5
2  3  0  4  3
3  3  7  2  4
4  8  3  1  8
5  6  7  5  9

Ajoutez une ligne d’en-tête en utilisant dataframe.columns

Nous pouvons également ajouter une ligne d’en-tête à la dataframe en utilisant “dataframe.columns”.

Considérons le code suivant:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)))
df.columns=["a", "b", "c", "d"]
print(df)

Production:

   a  b  c  d
0  5  2  6  7
1  4  5  9  0
2  8  3  0  4
3  6  3  1  1
4  9  3  4  8
5  7  5  0  6

header ajouter sans remplacer le header actuel

Une autre option consiste à ajouter une ligne d’en-tête comme niveau supplémentaire de l’index des colonnes, pour en faire un MultiIndex. Cette approche est utile lorsque nous avons besoin d’une couche d’information supplémentaire pour les colonnes.

Considérez le code suivant:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
    zip(['A', 'B','C', 'D'], 
        df.columns))
print(df)

Production:

   A  B  C  D
   a  b  c  d
0  2  6  4  6
1  5  0  5  1
2  9  6  6  1
3  8  9  7  4
4  6  5  6  6
5  3  9  1  5

 Ajouter une ligne header en ajoutant à dataframe lors de la lecture des fichiers csv

Nous pouvons utiliser names directement dans le read_csv ou nous pouvons définir header=None explicitement si un fichier n’a pas d’en-tête.

Considérons le code suivant:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.Cov = pd.read_csv(
    "path/to/file.csv", 
     sep='\t', 
     names=["a", "b", "c", "d"])

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